学習を推奨するためにDegreedはどのようにデータを処理するのか?

August 28, 2019

人材育成に関わる方にお勧めです。Degreedが掲載するブログをこのサイトでも紹介していきます。

 

学習を推奨するためにDegreedはどのようにデータを処理するのか?

原文「Degreed Does Data: How Learning Recommendations Work

 

Degreedユーザーが自分の目標を達成するために必要なスキルを発見、開発、測定するのをDegreedはどのように支援しているのでしょうか?Degreedのデータサイエンスチームは、学習がどのように行われるか、ラーニングエコシステムがどのように進化しているかなど、製品をより良くするために常に努力しています。実用的なレベルでは、ユーザーを以下のものにつなげられることを意味します。

  • 彼らが目指す仕事

  • 彼らがその仕事のために秀でる必要があるスキル

  • そのスキルを伸ばす役立つコンテンツ

 

ユーザーが継続的にスキルを磨くことを促進する直接的な方法の1つは、フィード内に表示されるユーザー毎にパーソナライズされたお勧めコンテンツを毎日学習することです。すばらしく賢い友人があなたに良い本やポッドキャストを推薦することを創造してみてください。どのように機能するのでしょうか。

 

 

学習フィードはどのようにフィードされるのでしょうか?

 

ある人の一日の学びを見てみると、学習は多くのトピックにまたがり、多くのリソースから学んでおり、日常生活の中で興味深いことを偶然に発見していることが明らかになります。これらすべてを一つの流れで実現するのは難しいですが、Degreedプラットフォームで実現しようとしているのは、この種の有機的な学習です。この多様性をとらえるために、私たちはいくつかの異なる種類のキュレーションを組み合わせています。それはパーソナルな、ソーシャルな、スキルドリブンな学習です。

 

 

パーソナライズなキュレーションされたコンテンツ

 

パーソナライズなキュレーションされた学習の推奨アイテムの一つは、ユーザーが既に見つけ、後でじっくり読もうとブックマークしたアイテムで構成されています。例えば、最近ブックマークしたコンテンツや登録したパスウェイなどです。これらのアイテムを学習フィードに表示することで、ブックマークした有益なコンテンツを忘れないようにユーザーに思い出させることができます。パーソナライズされたキュレーションコンテンツは、キューとパスウェイの2つの形式で提供されます。

 

キューでの提供とは?

 

キューを「次に学ぶ」リストとして考えてください。そのリストはあなたの将来の学習をトラッキングするための優れた方法です。過去6か月間にキューを利用しているDegreedの学習者を見ると、次のような傾向が見られます。

 

  • コースが頻繁にユーザーのキューに追加され、その後に記事、ビデオ、本が続きます。

  • 平均して、ユーザーは過去6か月間のキューに3〜4個のコンテンツを持っています

  • 平均して、キューを操作するユーザーは、過去6か月以内に自分のキューから2〜3個のアイテムを完了します。そのほとんどが記事です。

 

パスウェイはどのように利用されていますか?

 

パスウェイは、推奨アイテムを学習するための最も頻繁に使用されている魅力的な形式の1つです。Degreedが調査した、熱心なユーザーの63%が少なくとも1つのパスウェイを登録し、学習しており、平均としては3.8パスウェイにもなります。またユーザーは継続的に新しいパスウェイを追加し、これらのユーザーの3分の1が過去6か月間に少なくとも1つのパスウェイを追加しています。

 

 

 

ソーシャルキュレーションコンテンツ

 

ソーシャルキュレーションは2つの方法で実施されます。直接的なソーシャルキュレーションは、他の人があなたに推薦するということです。間接的なソーシャルキュレーションは、Degreedプラットフォーム上の同僚・フォローする人々、グループメンバーなど、あなたのソーシャルネットワークの仲間により学習されたコンテンツが推薦されます。共有するコネクションが多いほど、完了コンテンツが表示される可能性が高くなります。さらにコンテンツは、あなたの興味との関連性、最新性、全体的な人気によって重みづけされます。

 

 

 

スキルドリブンな学習

 

スキルの発展

 

Degreedでは、ユーザーが選択したスキル・興味に基づいて、マシンキュレーションされた学習の推奨アイテムも組み合わせています。トピックだけで正しい学習アイテムを見つけるのは難しい場合があります。用語はソースによって表現が異なり、分野の専門用語は急速に変わる可能性があるためです。この問題に取り組むために、Degreedは人々が学習の世界でどのように話すかを学んでいます。1つの方法は、ニューラルネットワークを介してタグをフィードしてその間の隠れた関係を導き出すこと、つまり人々がコンテンツに適用するタグを参考にするということです。たとえば、1つの記事に「マシンラーニング(機械学習)」と「AI(人工知能)」の両方がタグ付けされているとします。そしてニューラルネットワークは2つの概念の間に関連があることを知ります。何百万ものタグの組み合わせでこれを行うことによって、アルゴリズムは、ユーザーの興味に密接に関連した用語を提案することが可能になります。フィードで配信するコンテンツを検索する時は、トピック情報だけでなく、スキル同士の関係性を表すスキルグラフ内の関連用語も検索します。 

 

推察された興味

 

最近行われたアルゴリズムの改善の1つは、ユーザーが目指すスキルを変更することよりもはるかに頻繁にコンテンツを完了するという事実に基づいて改修されました。ユーザーの関心の変化に適応するために、ユーザーが完了したコンテンツに基づいて、ユーザーが学習している幅広いトピックを導き出します。次に、そのトピック領域のどのアイテムが最も人気があるかに基づいて、フィードにアイテムを追加します。このトピック分野は、Degreedが提案する学習アイテムに多様性をもたらすために、スキルよりも意図的に広い範囲のものです。

 

 

 

Degreedはどのように測定しますか?

 

Degreedの目標は、単に完了させるためだけにコンテンツを提供するのではなく、学習者が有意義に、スキルをすばやく習得するのを助けることであることを忘れないでください。そのため、「木を見て森を見ず」的な視点でクリックスルー率などに焦点を合わせるのではなく、ユーザーに価値をもたらすために最適化する指標を使用したいと考えています。ユーザーのエンゲージメントを監視し、様々なソースのクリック率を比較し、ユーザーからのフィードバックを聞き、ユーザーテストを実施することで、フィードの掲載結果をトラッキングし、調整しています。 

 

 

 

次は何ですか?

 

DegreedはこれからもDegreedのアプローチを行い、2019年以降も最高の結果を機能の強化に落とし込んでいきます。プラットフォームを発展させるために検討している2つの重要な我々自身の問いかけがあります。

 

高品質のコンテンツとは?

 

クリックベイト(クリック誘導)トラップに陥ることなく、ユーザーエンゲージメントを向上させるためにどのように最適化するのでしょうか?また、どのように、どのタイプの学習がスキル開発に効果的に寄与しているのかを正確に測定できるのでしょうか?

 

適切なタイミングで適切な学習機会をユーザーにどのように提供するのでしょうか?

 

外出先での学習、これは生活の流れの中で学ぶことです。通勤途中で聴くオーディオブック、食料品店で並んで待っている間に読む記事、ジムでエアーバイクを漕いでいる間に見るドキュメンタリー。ユーザーの1日の行動のこれらの時間を想定し、適切なタイミングで適切なサイズのコンテンツを提案するにはどうすればよいのでしょうか?

 

ジャストインタイムラーニング、これは仕事の流れの中で学ぶことです。ユーザーが仕事中に学ぶことを発見しやすく、トラッキングし、能力開発しているスキルに結び付けるのをどのように支援することができるのでしょうか?

 

ディープラーニング、 これはAIのディープラーニングではなく、仕事の流れの中で行う学習よりも、もっと深い、つまりコースを受講したり、本を読んだり、何か深く学ぶための、専用の学習時間のことです。どのようにしてユーザーが今回の学習を思い出し、この種の学習に熱中しているのかを認識し、ユーザーが学習したいことに対して可能な限り最高の提案できるのでしょうか?

 

Degreedが言うように、Degreedのやり方で、学習、最適化、改善活動が終わることは決してありません。Degreedの目標は貴社と貴社の従業員のために働くことです。そして、Degreedはかなり良い仕事をしていると思いますが、さらに良くなっていきます。提案を通じて、貴社は富を共有する機会を得ます。貴社の全員をよりスマートに、より良く、そしてスキルをより身に着けることができます。このようにして、私たち全員が問題や改善を発見し、開発し、目標を達成することができます。

 

By Marissa Saunders, August 1, 2019

 

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